Компания рассказала о прогрессе в разработке человекоподобного робота
Робототехническая компания Limx Dynamics рассказала о прогрессе в разработке человекоподобного робота CL-1. После улучшения алгоритмов восприятия и контроля над телом робот стал быстрее подниматься по лестницам — теперь он чередует ноги с каждым шагом, а не делает два шага на каждую ступеньку, как раньше. Одновременно с этим увеличилась скорость передвижения и улучшились динамические возможности робота. Это связано также с тем, что помимо программного обеспечения обновилась и аппаратная часть. В частности, возросла производительность актуаторов: повысился их крутящий момент и скорость работы. Кроме этого, конструкция робота стала более легкой и ударопрочной. Компания опубликовала видео с испытаниями робота на YouTube.
Помимо полноразмерного робота-гуманоида CL-1 в линейке роботов LimX Dynamics есть еще одна бипедальная модель. Небольшой робот P1 выглядит как платформа на двух ногах с выгнутыми в обратную сторону коленными суставами. Его основное предназначение — тестирование алгоритмов двуногой походки в разнообразных условиях. Недавно инженеры компании отправили робота на прогулку в дикую природу, чтобы испытать его в условиях сильно пересеченного естественного ландшафта.
Гидравлические руки получили чувствительные подушечки пальцев
Канадский робототехнический стартап Sanctuary AI интегрировал тактильные сенсоры в руки своего человекоподобного робота Phoenix, сообщает сайт The Robot Report. Сенсоры установлены в подушечках всех пяти пальцев антропоморфных манипуляторов робота. Каждый из датчиков имеет семь чувствительных областей, которые регистрируют оказываемое на них давление с точностью до пяти миллиньютонов. Для сравнения — человеческая кожа реагирует на давление в три миллиньютона. Датчики могут определять направление давления и измерять сдвиговые силы, что критически важно для предотвращения скольжения удерживаемых предметов. Тактильный обратный отклик на пальцах помогает управляющему движениями робота телеоператору в гаптических перчатках точно определять момент соприкосновения, даже не видя предмета. Данные от сенсоров будут использованы наравне с изображением с камер робота для тренировки алгоритмов машинного обучения его системы управления.